考虑一个在两维特征空间中的二分类问题。训练集包含8个样本，其在二维空间中的分布如图4.14所示。图4.14中不同类别的样本用不同的形状表示，根据图4.14回答如下问题。
(1)使用实线画出使用SVM分类器可得到的分类边界，并用圆圈标出支持向量。
(2)在该分类边界下所得训练错误率为多少？
(3)移除哪些样本可以让分类边界发生变化？
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
考虑一个在两维特征空间中的二分类问题。训练集包含8个样本，其在二维空间中的分布如图4.14所示。图4.14中不同类别的样本用不同的形状表示，根据图4.14回答如下问题。
(1)使用实线画出使用SVM分类器可得到的分类边界，并用圆圈标出支持向量。
(2)在该分类边界下所得训练错误率为多少？
(3)移除哪些样本可以让分类边界发生变化？
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奋斗的番茄 2022-05-19 16:33关注
理解支持向量，bargin的含义就行，
支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 2无用举报 编辑记录 分享
- 2022-05-19 10:12
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
人工智能
机器学习
回答 1 已采纳 理解支持向量，bargin的含义就行，支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关 - 2022-02-08 12:02回答 2 已采纳 寻找最大间隔超平面，可以转化为凸二次规划的最优化问题凸二次规划问题的原型是： min f0(x)=1/2 x'Ax +b'x +c而决策函数 y=sign(w'x+b)定义两个间隔后，将最优分离的标准
- 2021-06-06 01:55回答 2 已采纳 你可以设置一下random state这个参数，划分数据集的时候也可以设置一下，这样每次得到的结果就是一样的了，有用的话麻烦给个采纳，谢谢
- 2021-07-09 14:24Eastmount的博客 分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...
- 2023-04-21 15:07回答 9 已采纳 引用chatgpt部分指引作答：下面是一个简单的 SVM 二分类器的示例 MATLAB 代码，假设数据已经存储在一个大小为 100x5 的矩阵 X 中，标签存储在一个大小为 100x1 的列向量 Y
- 2022-03-25 16:51回答 4 已采纳 LSSVM主要做分类的一个封装方法，类似于神经网络中的newff。只需要将其对应的训练集和训练标签，测试集和测试集标签放进去调用就可以了。作图出来的效果就是真实值与预测值之间的效果。
- 2021-11-10 10:33回答 1 已采纳 你好，你的从2开始了，test_label的长度和predict_label_2应该是相等的。所以建议71改成 plot(1:length(test_label), predict_label_2,'
- 2023-03-29 23:59JOJO数据科学的博客 欢迎✌关注、、✌、订阅专栏✨本文收录于本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。
- 2022-11-20 22:23回答 1 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2021-01-11 15:46回答 2 已采纳 1.预测的标签本来就可以不在你设置的标签范围内。 2.你这些预测标签为0的样本有问题
- 2018-11-28 14:57回答 1 已采纳 感觉你的描述就是计算交叉熵(Cross Entropy) https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
- 2021-12-08 23:12hustlei的博客 机器学习按照学习任务...线性回归、多项式回归、支持向量机、k-最近邻、朴素贝叶斯、决策树、Bagging算法、随机森林算法、Boosting、k均值聚类算法都是常见的机器学习算法。 人工神经网络、深度学习也属于机器学习。
- 回答 1 已采纳 分割数据集到训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y) 你加载模型直接预测 不需要对数据进行再
- 2018-06-05 11:40图灵的猫.的博客 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）作者：July、pluskid ；致谢：白石、JerryLead出处：结构之法算法之道blog。前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这...
- 2021-12-18 23:01Janayt的博客 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战中的第二个学习任务——SVM，开源的在线学习地址 ，下面我们就开始本次学习之旅了！ 支持向量机，英文名称...
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